我想使用 dbplyr
/dplyr
创建组级聚合变量。这是命令的要点:
q = tbl_copy %>%
group_by(group_var) %>%
mutate(x_agg = min(x))
但这会产生以下错误:
错误:此数据库不支持窗口函数 `min()`
奇怪的是,当我使用 summarise()
动词时,min()
工作得很好。
q = tbl_copy %>%
group_by(group_var) %>%
summarise(x_agg = min(x))
q %>% show_query()
<SQL>
SELECT `group_var`, `x`, MIN(`x`) AS `x_agg`
FROM `my_table`
GROUP BY `group_var`
我错过了什么?如何在 MySQL 表的副本上使用 group_by()
和 mutate()
?
更新:一个可重现的例子
> con <- DBI::dbConnect(RSQLite::SQLite(), ":memory:")
> copy_to(con, mtcars)
>
> mtcars2 <- tbl(con, "mtcars")
> mtcars2 %>%
+ select(mpg,cyl) %>%
+ group_by(cyl) %>%
+ mutate(mpg_min = min(mpg))
Error: Window function `min()` is not supported by this database
最佳答案
MySQL 不支持窗口函数,这就是 dbplyr 无法将您的 dplyr 代码转换为 SQL 的原因。
当您使用 MySQL 数据库时,通常的解决方法是使用嵌套的 SQL 查询,例如:
select yt.*, t.x_agg
from yourtable yt inner join (select group_var, min(x) as x_agg
from yt
group by group_var) t
on yt.group_var = t.group_var
您可以使用 dbGetQuery
将上述查询直接发送到 MySQL 或将此策略转换为 dplyr 代码:
tbl_copy %>%
inner_join(tbl_copy %>%
group_by(group_var) %>%
summarise(x_agg = min(x)), by = "group_var")
另请注意,如果您的表足够小,更直接的方法是在内存中执行所有操作(我的意思是:在客户端,即在 R 中)。
关于mysql - 用于分组变异操作的 dbplyr 窗口函数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45042247/